Muhtasari
JetCobot ni mkono wa roboti wa ushirikiano wa kuona wenye aksa 7 ambao unatumia bodi ya maendeleo ya NVIDIA Jetson kama bodi kuu ya kudhibiti (Jetson Nano B01 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER). Ukiwa na usanidi wa roboti kama wa UR, mfumo wa uendeshaji wa roboti wa ROS, na algorithimu ya kinematics ya kinyume, inasaidia udhibiti wa kuratibu, mipango ya mwendo, kushika, kupanga, na kazi zinazohusiana na mwingiliano wa kuona.
JetCobot inajumuisha mkono wa roboti na mfumo wa kamera. Imewekwa na kamera ya USB ya 0.3MP (uoni wa digrii 110°) na inasaidia usindikaji wa picha wa OpenCV, kuona kwa mashine, na michakato ya kujifunza kwa kina kwa kazi kama vile mwingiliano wa rangi, kugundua/kufuatilia uso, kutambua lebo, mafunzo ya mfano, na mwingiliano wa ishara.
Vipengele Muhimu
- Muundo wa 7-DOF wenye usanidi kama wa UR: Muundo laini wa mwili, wigo mkubwa wa mwendo, na nyaya za servo zilizofichwa (kama ilivyoelezwa katika jedwali la kulinganisha).
- Inversi ya kinematics + mchakato wa ROS: Inasaidia udhibiti wa kuratibu na mipango ya mwendo.
- MoveIt + RViz msaada: Inajumuisha mfano wa simulation wa kinematics wa URDF, udhibiti wa simulation wa MoveIt/mipango ya njia, kugundua migongano, na hali za kushika nafasi.
- Utambuzi wa kuona wa AI na ufuatiliaji wa malengo: Utambuzi wa rangi na ufuatiliaji, kupanga vizuizi vya rangi, kushika vizuizi vya rangi, mwingiliano wa rangi, utambuzi na ufuatiliaji wa uso, na utambuzi wa lebo/kuweka kwa akili (mifumo ya lebo ya Apriltag).
- Kujifunza kwa kina / mafunzo ya mfano: Inasaidia mchakato wa uainishaji wa taka na mifano ya kushika kulingana na eneo (utambulisho wa eneo: kushika na kuweka; kugundua eneo: kubinafsisha kushika).
- Maendeleo ya MediaPipe / sasisho la mwingiliano wa AI: Kundi la vitendo vya udhibiti wa ishara, rundo la udhibiti wa kutambua ishara, kutambua mkono wa roboti na kufuatilia kiganja, na udhibiti wa mkao wa ishara kwa mkono wa roboti.
- Njia nyingi za udhibiti: Inasaidia udhibiti wa simulation wa MoveIt, udhibiti wa kushughulikia, na udhibiti wa wavuti ya PC (udhibiti wa Jupyter Lab pia umeonyeshwa).
Vipimo
| Bidhaa | JetCobot AI mkono wa roboti wa ushirikiano wa kuona |
| Digrii za uhuru | 7 |
| Upana wa mkono wa ufanisi wa juu | 270MM |
| Kiwango cha kuzunguka kwa viungo | -153° hadi 153° |
| Usahihi wa kurudiwa kwa nafasi | ±0.5mm |
| Kamera | 0.3MP kamera ya USB |
| Uwanja wa mtazamo wa kamera | 110° |
| Kiwango cha picha za kamera (kinavyoonyeshwa) | 30fps |
| Vipimo vya kuona (chati) | Picha ya 2D tambarare |
| Gripper (kinavyoonyeshwa) | Gripper ya umeme |
| Angle ya kufungua-kufunga gripper (chati) | 5cm |
| Kiwango cha gripper (kinavyoonyeshwa) | 20-45mm |
| Nguvu ya gripper (kinavyoonyeshwa) | 150g nguvu |
| Aina ya muundo (chati) | Muundo wa roboti kama UR |
| Udhibiti mkuu (chati) | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
| Function (chati) | Udhibiti wa muunganisho; Mpango wa mwendo wa MoveIt; Simulizi ya roboti ya RViz; Maingiliano ya kuona ya 2D |
| Sauti (chati) | / |
| Onyesho (chati) | / |
Chaguzi za Udhibiti wa Jetson Master (Chati ya Marejeleo)
| Bodi kuu ya udhibiti | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 16GB |
| Nguvu ya kompyuta | 0.5TFLOPS (FP16) | 34 TOPS | 67 TOPS | 117 TOPS | 157 TOPS |
| CPU | 4 cores Arm Cortex-A57 MPCore processor | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 2MB L2 + 4MB L3 |
| GPU | 128 cores NVIDIA Maxwell GPU | 512-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 16 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores |
| Memory | 4GB 64-bit LPDDR4 25.6GB/s | 4GB 64-bit LPDDR5 51GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 16GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s |
| Hifadhi | 16GB eMMC + 64GB U disk | 256GB SSD | |||
| Nguvu | 5W - 10W | 7W, 10W, 25W | 7W, 15W, 25W | 10W, 15W, 25W, 40W | |
| Toleo la mfumo wa ROS | Ubuntu18.04 + ROS1 Melodic | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
Chati pia inaonyesha kwamba mbinu za matumizi za bodi za kudhibiti mfululizo wa Jetson ni sawa; bodi tofauti za kudhibiti zinaathiri utendaji wa JetCobot.
Tofauti ya Kazi/Utendaji Iliyopimwa (Chati ya Marejeo)
| Item |
Jetson Nano Toleo Wakati wa kuanzisha programu / Kiwango cha fremu za programu zinazotembea |
Jetson Orin Nano SUPER 8GB Toleo Wakati wa kuanzisha programu / Kiwango cha fremu za programu zinazotembea |
Jetson Orin NX SUPER 16GB Toleo Wakati wa kuanzisha programu / Kiwango cha fremu za programu zinazotembea |
| Kuanzisha roboti | 43s Uanzishaji wa mkono wa roboti umekamilika / / | 38s Uanzishaji wa mkono wa roboti umekamilika / / | 37s Uanzishaji wa mkono wa roboti umekamilika / / |
| Kazi ya msingi ya kuona (Utambuzi wa rangi) | 6s / 12s | 5s / 30fps | 4s / 30fps |
| Uainishaji wa taka wa Yolov5 | 31s / 6s | 17s / 30fps | 16s / 30fps |
| Mediapipe kugundua uso | 13s / 30s | 8s / 30fps-40fps | 7s / 30fps-50fps |
| Kufuatilia block ya rangi | 10s / 30s | 7s / 30fps | 5s / 30fps |
| Kutambua msimbo wa tag ya Apriltag | 5s / 25s | 3s / 30fps | 3s / 30fps |
| Uundaji wa mfano wa RVIZ | 16s / 31s | 9s / 31fps | 7s / 31fps |
Maelezo yanayoonyeshwa na chati: JetCobot haijasanidiwa na teknolojia ya kontena ya Docker; inatumia mazingira ya kazi ya usanidi wa picha asilia rasmi ili kutoa uwezo kamili wa utendaji wa bodi kuu.Data hii inatokana na mtihani halisi wa maabara ya Yahboom; utendaji wa Jetson Orin Nano SUPER 4GB na 8GB ni sawa, na utendaji wa Jetson Orin NX SUPER 8GB na 16GB uko karibu.
Ni Nini Imejumuishwa
- myCobot280 7-DOF mkono wa roboti wa ushirikiano (JetCobot)
- Gripper ya umeme
- Kamera ya USB
- Udhibiti mkuu wa Jetson (Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER, kulingana na toleo)
- Onyesho la OLED (iliyoorodheshwa katika jedwali la orodha ya usafirishaji)
- Vifaa (kama ilivyoorodheshwa katika jedwali la orodha ya usafirishaji)
Maombi
- Jifunze ROS, kinematics, na mipango ya mwendo (MoveIt / RViz)
- Maono ya mashine na majaribio ya mwingiliano yanayotumia OpenCV
- Maonyesho ya mwingiliano wa AI: kufuatilia rangi, kutambua lebo (Apriltag), kutambua ishara, na michakato ya mafunzo ya modeli
- Kushika, kupanga, na kazi za msingi za kuchukua na kuweka kulingana na koordinaati za desktop
Maelekezo / Hati
Kwa msaada wa uchaguzi wa mauzo ya awali au msaada baada ya mauzo, wasiliana na https://rcdrone.top/ au tuma barua pepe kwa [email protected].
Maelezo

Comparing JetCobot na chaguzi zingine za udhibiti wa ROS ili kuchagua jukwaa sahihi kwa programu yako.

Majukwaa mengi ya mikono ya Yahboom yanashiriki mtiririko wa kazi wa ROS unaofanana, wakati chaguzi za vifaa na maono zinatofautiana kwa mfano.

Usanidi wa kamera ya kina unasaidia kazi za maono ya 3D kama vile ufuatiliaji wa umbali na mwingiliano.

JetCobot inazingatia muundo wa 7-DOF kama wa UR wenye kurudiwa kwa kiwango cha milimita kwa kazi za mwendo zilizo na uratibu.

Yahboom JetCobot ni mkono wa roboti wa ushirikiano wa kuona wa 7-DOF uliojengwa kuzunguka bodi za udhibiti za NVIDIA Jetson.

Seti kamili ya programu inasaidia udhibiti wa ROS, mipango ya MoveIt, uonyeshaji wa RViz, na maono yanayotegemea OpenCV.

Chagua Jetson Nano B01, Orin Nano SUPER, au Orin NX SUPER kulingana na kompyuta inayohitajika kwa pipeline yako ya AI.

Ulinganisho wazi wa Jetson husaidia kulinganisha uwezo wa CPU/GPU na uwezo wa kumbukumbu kwa kazi za ROS na maono.

Utendaji hutofautiana kulingana na kidhibiti cha Jetson, wakati seti za vipengele vya JetCobot na mifano ya kozi zinabaki kuwa thabiti.

Mpangilio kama wa UR unatoa anuwai kubwa ya mwendo na ujenzi safi kwa matumizi ya darasani na maabara.

Mpangilio wa 7-DOF unaboresha kubadilika kwa kuweka, kushika, na kupanga njia katika maeneo ya kazi yenye nafasi finyu.

Kamera ya USB iliyojumuishwa inaruhusu kuchukua na kupanga kazi za kuona bila mipangilio ngumu ya kamera za nje.

Maonyesho yaliyojengwa ndani yanashughulikia utambuzi wa rangi, kupanga vizuizi, kuweka kulingana na lebo, na mwingiliano unaotegemea ufuatiliaji.

Tumia mafunzo ya modeli za kujifunza kwa kina na mwingiliano wa ishara za MediaPipe kujenga kazi za kuchukua na kuweka zenye majibu zaidi.

MoveIt na mifano ya URDF inasaidia simulation, mipango ya njia, na ukaguzi wa mgongano kabla ya kuendesha kwenye vifaa.

Kontroli JetCobot kupitia mazingira ya Jupyter yanayotumia kivinjari au gamepad ya USB kwa majaribio ya haraka na maonyesho.

Kinematics ya kinyume inaruhusu kuingiza koordina kwa ajili ya kuweka nafasi kwa kurudiwa na mwelekeo thabiti wa kipande cha mwisho.

Viungo saba (J1–J7) vinatoa unyumbufu wa ziada kwa mipango ya mwendo na kushika kwa uratibu.

JetCobot inatoa upana wa mkono wa ufanisi wa 270mm (bila gripper), na mzunguko wa msingi wa J1 wa ±153° na kurudiwa kwa ±0.5mm.

JetCobot imejengwa kuzunguka Mfumo wa Uendeshaji wa Roboti wa ROS na inaorodhesha ulinganifu na ROS2 Humble na ROS1 Melodic.

Kuunga mkono simulation ya MoveIt kunaruhusu mkono wa roboti wa JetCobot kujaribiwa na kudhibitiwa katika mazingira ya virtual kabla ya kuendesha kwenye vifaa.

Kit ya mkono wa JetCobot inachanganya gripper, kamera ya USB HD, skrini ya OLED, na msingi wa sugu wa kunyonya kwa mipangilio thabiti ya mezani.

Mkono wa JetCobot unachanganya kamera ya USB HD (480p, 30 fps, 110° uwanja wa mtazamo) na gripper ya umeme yenye ukubwa mdogo kwa kazi za kuchukua na kuweka zinazotegemea maono.

Mtaala wa JetCobot unashughulikia usanidi na mkusanyiko, misingi ya ROS/Ubuntu, ramani ya SLAM, maono ya AI na MediaPipe, na mazoezi ya kufuatilia na kushika kwa macho.

Vifaa vya mafunzo ya JetCobot vinajumuisha folda za kupakua zilizopangwa na maudhui ya kozi kama vile misingi ya maono ya AI na Mediapipe, pamoja na kiungo cha masomo katika yahboom.net/study/JetCobot.

Rasilimali za kujifunza za JetCobot zinajumuisha kozi za kufuatilia na kushika kwa maono ya AI, mafunzo ya MoveIt, misingi ya ROS2, na msimbo wa chanzo wazi wa Python.

JetCobot na vipimo vya gripper vinatolewa kwa milimita ili kusaidia kupanga nafasi ya kufunga na nafasi ya jumla ya mkono.

JetCobot inasaidia programu ya Python na chaguo za ROS kwa Jetson Nano B01 na Jetson Orin Nano/NX, pamoja na kamera ya 0.3MP yenye umakini wa kudumu (480P, 30fps, 110° pembe pana).

Kit ya JetCobot inajumuisha gripper, kamera ya USB, vipengele vya chasi, adapta ya nguvu, na wiring, pamoja na vifaa vya hiari vya Jetson Nano/Orin vilivyoorodheshwa.
Related Collections
